跨结构结构的固有局限性正在逐渐出现。哪些架构可以提供基本的创新？当前的语言模型是否足以搜索改变科学范式的“创新工具”？该模型的任务与现实世界的实用性脱节。如何克服“高和低能量”得分系统？严重缺乏创新的计算机力量为出现和发展破坏性思想带来了潜在的挑战。如何避免研究中的统一困境？上海人工智能研究所的主任兼科学负责人朱·鲍恩（Zhou Bowen）兼双子华大学（Twin Hua University）的华杨教授，最近总结了未来三到五年的人工智能发展趋势，以及在佩尔尔湖（Lake Pearl Lake）第一次会议上，人工智能的十大主要技术节点。他总结了“三个转型”中人工智能的趋势。一个是INT的编码齐本技术。人工智能是一个典型的领域，它首先开发应用程序，然后对理论进行补充。接下来，我们需要更系统地遵循智力的本质并改善我们的系统。第二个是智能形式的多元化。人工智能需要产生许多不同的方式，并与现实世界的经济，社会发展和人们的生活紧密融合。人工智能技术的迭代不可避免地使智能形式多样化。主要原因是一个是场景丰富性的要求，另一个是不完整的技术。在未来4 - 5年内，人工智能仍处于技术完成阶段。在这一点上，您必须妥协并考虑新的表格INTS应用程序。我们必须考虑人工智能行业的形式是否呈现一个过程，媒介或目的。第三个是更新智能功能。这该行业前进发展的中心驱动力是，智能能力必须继续发展到更高阶段。 AI今天已经令人难以置信，但这只是一个开始。更大的未来，技术系统化是必要的。这与形式的原因和理解所造成的进展密不可分。否则，探索基于中间过程的人工智能的卓越顺序可能导致错误的路线。关于确定人工智能关键技术的未来节点，周·鲍恩（Zhou Bowen）总结并提出了十个问题。如何在智能发展中平衡质量和效率？当前的评估模型通常集中在一般智能上：ParaáScalemeters，培训数量和分类分类数据，同时忽略了单元的智能。该指标涵盖了数据，计算和存储成本，类似于经济学中人均GDP的概念。模型e如果可以最大化该单位的情报，估值将显着提高一般情报。 DeepSeek模型中的工程创新简化了模型。这本身就是高级智力表现。如何在两个关键任务中平衡计算机功率的分配：“数据集成”和“算法培训”？深度强化学习不仅是一种学习方法，而且是生成有价值数据的有效途径。在操作过程中，一方面，它会消耗一定数量的计算机电源资源，而另一方面，它可以生成具有高P属性重新计算和高密度的复杂推理数据。这些综合数据是在前后过程中馈送的，这显着改善了模型的性能。因此，在理想条件下，可以遵循效率。 Deep RL消耗的计算机功率与其生成的高质量数据节省的培训成本保持平衡。当这个要点到达时S，AI可以改善并以非常低的成本获得。 “该软件是否适应了硬件软件的硬件或兼容性？软件的途径以及软件和国外硬件之间硬件的协作有所不同。诸如NVIDIA之类的国际选择“兼容硬件”。“兼容硬件”。“硬件兼容的软件。” MILE。基于规模的计算计算机的模型，以避免进行创新的计算机来实现创新的计算机，以避免使用创新的模型，以避免使用创新的型号。研究的统一性，人类知识的中心特征现在可以适应不断变化的环境，防止干预并执行过去的学习能力。是。该战略陷阱促进了化身智能技术的重大和创新进步。如何使AI安全？人工智能正在以空前的速度发展。我们现在面临的核心挑战是我们如何从“被动的安全到本质上是安全的”（创建一个安全的安全性）。最近，正式的AI通过数学数学的数学数学技术来取得了许多进步。通过数学数学的数学技术验证，数学系统和数学综合的概念，但有些问题，但有些问题。因此，当前评估系统的“高分和低能量”的问题是“后来”的重新建造现实世界的定义和评估系统。现实世界中的问题）以及可以整合评估和解决问题的问题。您如何从“工具革命”转变为“革命工具”？为了使AI真正发挥创新作用，有必要了解科学研究的本质：研究人员，研究工具和研究对象之间的互动关系。当前科学的AI主要着重于提高工具级别研究级别的单个点（“工具革命”）的效率，我们必须遵循的是“创新工具”，可以改变科学范式并达到整个科学研究链接的水平。科学的下一代AI应该如何从“创新工具”转变为“创新工具”到“创新工具”的使命？如果它是一种“创新工具”，那么当前的语言模型是否足够？没有多模式智能的出现，在科学工具中获得创新的AI可以要困难。当前的多模式模型仍基于对接下来的令牌的预测，而没有深入了解图形，分子模型，公式和实验观察结果。创造可以促进科学进步的科学进步。 AI系统必须在多模式统一表示方面取得进步。为了响应Trance缺陷，哪些建筑canbring基本创新？自2017年首次亮相以来，变形金刚建筑领导了AI领域的一场革命。从GPT系列到Claude，从Dall-E到Gemini，此体系结构几乎提供了所有大型语言模型和多种模型。 -SEL模型DAL已建立。但是，随着对AI能力的期望不断增长，变形金刚的某些固有局限性正在逐渐出现，例如计算机效率低，有限的上下文理解，推理能力容量瓶颈和模拟动态系统的难度。正如爱因斯坦所说：“您无法解决P在问题上时，您会考虑一下。”打破这些限制可能需要一个全新的建筑观念。除了城市的持续迭代，变压器的专利建筑之外，它们如何在未来的领域进行同步，补充和协作，并确定诸如决策的智能，还需要建立阶级，以确定诸如世界智能的启动：上海人工智能研究所主任周·鲍恩（Zhou Bowen）详细介绍了未来技术的10个关键节点）